KR20190136515A - Vehicle recognition device - Google Patents

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KR20190136515A
KR20190136515A KR1020180062341A KR20180062341A KR20190136515A KR 20190136515 A KR20190136515 A KR 20190136515A KR 1020180062341 A KR1020180062341 A KR 1020180062341A KR 20180062341 A KR20180062341 A KR 20180062341A KR 20190136515 A KR20190136515 A KR 20190136515A
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license plate
recognition
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KR1020180062341A
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손경식
정해준
장혁
홍광표
최환수
김명관
장정우
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주식회사 비젼하이텍
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    • G06K2209/15

Abstract

Disclosed is a vehicle recognition apparatus. The vehicle recognition apparatus fixedly installed at a predetermined place to recognize an entering and exiting vehicle comprises: a distance sensor unit measuring a distance between the vehicle recognition apparatus and a vehicle traveling in front of a place where the vehicle recognition apparatus is fixedly installed; an image photographing unit photographing the vehicle; a control unit transmitting a photographing command to the image photographing unit when determined that the vehicle is located at an appropriate location by the distance sensor unit; and a character recognition unit recognizing a license plate of the vehicle from the image photographed by the image photographing unit. Unlike the conventional method, since the character recognition unit does not require a complicated character recognition process in accordance with the time required to calculate the distance from the vehicle and the size of the license plate, so that a complicated algorithm or many operations are not needed in the vehicle recognition apparatus.

Description

차량 인식 장치{VEHICLE RECOGNITION DEVICE}Vehicle Recognition Device {VEHICLE RECOGNITION DEVICE}

본 발명은 차량 인식 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 1차로 거리센서를 사용한 후, 2차로 차량의 번호판에 문자를 인식하므로, 문자 인식을 빠르게 처리할 수 있는 차량 인식 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle recognition apparatus, and more particularly, to a vehicle recognition apparatus capable of quickly processing character recognition since a character is recognized in a license plate of a vehicle in a second vehicle after using a distance sensor in a primary lane.

현대 사회에서 복잡한 교통 환경의 효율적 관리가 요구됨에 따라 지능형 교통관리 시스템 구성의 필요성이 높아졌다. 공학적으로 지능형 교통관리는 지능형 인프라 시스템과 지능형 차량 시스템으로 구분할 수 있는데, 이 중 차량 번호판 인식은 지능형 인프라 시스템의 가장 중심 기술로서, 고속도로 통행료 지불 시스템, 주차장 출입관리 시스템, 교통량 감시 및 도시 출입관리 시스템 등 다양한 응용분야에서 인간의 단순작업을 대행하여 시간을 절약할 수 있는 간단하면서도 중요한 역할을 수행할 수 있다.As the modern society demands the efficient management of the complex traffic environment, the necessity of constructing an intelligent traffic management system has increased. In engineering, intelligent traffic management can be divided into intelligent infrastructure system and intelligent vehicle system. Among them, license plate recognition is the most central technology of intelligent infrastructure system, such as highway toll payment system, parking lot access control system, traffic monitoring and urban access control system. It can play a simple and important role to save time by acting on human's simple work in various application fields.

특히, 복잡한 교통 환경의 효율적 관리를 위해 인식 기술이 급속도로 발전되어 불법 주정차 관리 및 단속, 신호 위반, 과속단속, 주차장 출입 관리 등 카메라 분야가 적용되는 많은 곳에서 보편적으로 널리 사용되고 있다.In particular, the recognition technology has been rapidly developed for the efficient management of the complex traffic environment, and is widely used in many places where the camera field is applied, such as illegal parking control and enforcement, signal violation, speed regulation, and parking lot access control.

이러한 카메라 분야 중 일반적으로 영상 관제 시스템이 적용될 수 있는데, 영상 관제 시스템이란 CCTV(Closed Circuit Television)를 특정 공간에 설치되어 있는 비디오 카메라 등의 영상 촬영 장치로 촬영된 관제 영상을 특정의 목적으로 활용하고자 하는 특정 사용자에게만 전달해 주는 시스템을 말한다. 이때, 폐쇄적인 유선 또는 무선 전송로를 통하여 디스플레이 화면에 전송하는 방식을 사용하여 관제 영상을 전달한다.Among such camera fields, a video control system can be generally applied, and a video control system is intended to utilize a control image captured by a video photographing device such as a video camera installed in a specific space using a closed circuit television (CCTV) for a specific purpose. A system that delivers only to a specific user. At this time, the control image is transmitted using a method of transmitting to the display screen through a closed wired or wireless transmission line.

즉, 범죄가 자주 발생하는 지역이나, 교통사고 또는 화재가 빈번하게 발생하는 지역에는 CCTV를 설치하고, 카메라를 통해 촬영된 영상을 중앙의 통제장치로 전송하여 모니터링 하거나 저장한다. 이를 통하여 범죄, 사고 또는 화재의 발생을 미연에 방지하며, 이미 발생한 범죄, 사고 또는 화재에 대해서는 그로 인해 발생할 수 있는 당사자들 사이의 분쟁을 해결하는 수단으로 이용하고 있다.That is, CCTVs are installed in areas where crime frequently occurs or areas where traffic accidents or fires frequently occur, and the images captured by the camera are transmitted to a central control device for monitoring or storage. This prevents the occurrence of a crime, accident or fire and uses it as a means of resolving a dispute between the parties that may have occurred.

이러한 CCTV 감시 시스템은 CCTV를 이용하여 감시영역 내의 이상여부를 감시한다. 즉, CCTV에 의해 촬영되는 감시영상은 중앙 관리실에 설치된 모니터로 전송하여 디스플레이 된다. 중앙 관리실의 관리자는 모니터에 디스플레이된 화면을 계속 주시하여 도난이나 화재 등과 같은 이상 상태가 발생하는 것을 모니터링한다.Such CCTV surveillance system monitors the abnormality in the surveillance area by using CCTV. In other words, the surveillance video taken by CCTV is transmitted to the monitor installed in the central management room and displayed. The manager of the central office keeps an eye on the screen displayed on the monitor and monitors for abnormal conditions such as theft or fire.

주로 주택을 비롯하여 백화점, 은행, 전시장 등의 장소에서는 도난을 방지하고, 기계의 작동 상태나 공정 흐름 등을 손쉽게 점검할 수 있는 감시 장치인 CCTV 감시 시스템을 이용하고 있다.Mainly in places such as houses, department stores, banks, exhibition halls, etc., the CCTV surveillance system, which is a monitoring device that can prevent theft and easily check the operation status and process flow of the machine, is used.

이러한 감시 카메라 장치는, 특정 수신자를 대상으로 영상을 전송하는 텔레비전 방식으로서, 송신 영상에서 수신 영상까지는 유선 또는 무선으로 연결되며 관련 수신자 이외의 일반 대중이 임의로 수신할 수 없도록 되어 있다.Such a surveillance camera apparatus is a television system for transmitting an image to a specific receiver, and is connected by wire or wirelessly from a transmission image to a reception image and cannot be arbitrarily received by the general public other than the relevant receiver.

주지한 바와 같은 감시 카메라 장치는, 관리하고자 하는 다수의 감시 영역을 다수개의 카메라로 촬영하여 특정 위치에 설치된 모니터에 디스플레이되는 감시화면을 확인하게 된다. 이때, 필요한 경우 원하는 장면만을 VCR(Video Cassette Recorder)을 이용하여 녹화하기도 한다.As known, the surveillance camera apparatus checks a surveillance screen displayed on a monitor installed at a specific location by photographing a plurality of surveillance regions to be managed by a plurality of cameras. At this time, if necessary, only a desired scene may be recorded using a video cassette recorder (VCR).

한편, 인공 지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 뇌와 뉴런 신경망을 모방해 언젠가는 컴퓨터나 로봇들이 인간처럼 사고하고 행동하게 하는 것이다. 이러한 인공 지능 기술을 이용하여 카메라에 통하여 입력된 차량 번호판 영상의 각도나 형태 등의 이미지 왜곡 및 조명 조건의 변화에 강하며 신뢰도와 인식률이 인간의 수준과 동등한 수준의 강화 학습 기반의 차량 번호 자동인식 방법이 개발되고 있다.Artificial Intelligence (AI), on the other hand, mimics the human brain and neuronal neural networks, someday allowing computers and robots to think and act like humans. Using this artificial intelligence technology, we are strong in image distortion and lighting conditions such as angle and shape of vehicle license plate image input through camera, and automatic recognition of vehicle number based on reinforcement learning with reliability and recognition rate equivalent to human level. The method is being developed.

특히 차량의 번호판 인식을 위한 다양한 종류의 센서들이 개발되고 있는데, 이러한 센서들 중 많이 활용되는 센서로는 영상 촬영 센서로서의 카메라를 들 수 있다. 이러한 카메라를 이용한 비젼 센서의 장점은 목표물 감지와 인식이 쉽다는 것이나, 한 대의 카메라를 이용할 경우 차량의 거리에 따라 변화되는 목표물의 영상을 인식하기 위해 계산하는 것이 짧은 시간에 이루어지기 쉽지 않은 문제점이 있었다.In particular, various types of sensors for the license plate recognition of a vehicle are being developed. Among the sensors, a camera as an image capturing sensor may be used. The advantage of the vision sensor using such a camera is that it is easy to detect and recognize the target. However, when using a single camera, it is not easy to calculate the target image that changes according to the distance of the vehicle. there was.

즉 최근 인공 지능을 이용하여 차량 번호판의 인식은 꾸준하게 연구되어 온 분야이지만, 종래의 차량 번호판 인식 기술들은 카메라를 통하여 얻어진 영상에서 차량의 번호판에 적혀 있는 문자 인식에 큰 의미를 두고 있는 경우가 대부분이다. 차량 번호판 인식 장치의 개발에서 중요한 요소 중 하나는 센서들로부터 얻어진 정보를 얼마나 빨리 처리할 수 있느냐는 것이다. 번호판 인식에 있어서, 하나의 과제는 영상 정보의 처리 시간을 단축하는 것이다. 또한 차량 번호판의 문자 인식을 바탕으로 차량 간 거리를 계산하는 방법은 영상 정보 처리 시간 단축 관점에서 볼 때 많은 한계성을 갖는다.In other words, the recognition of the license plate using artificial intelligence has been steadily studied, but the conventional license plate recognition technologies have a great meaning on the character recognition written on the license plate of the vehicle in the image obtained through the camera. . One of the important factors in the development of a license plate recognition device is how fast it can process information obtained from sensors. In license plate recognition, one problem is to shorten the processing time of video information. In addition, the method of calculating the distance between vehicles based on the character recognition of the license plate has many limitations in view of shortening the image information processing time.

따라서 이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 일정 장소에 고정 설치되어 출입 차량을 인식하는 차량 인식 장치에 있어서, 상기 차량 인식 장치와, 상기 차량 인식 장치가 고정 설치된 장소의 전방에서 주행하는 차량의 거리를 측정하는 거리 센서부; 상기 차량을 촬영하는 영상 촬영부; 상기 거리 센서부에 의해 차량이 위치가 적정 장소에 위치된다고 판단되면, 상기 영상 촬영부에 촬영 지령을 송신하는 제어부 및 상기 영상 촬영부에서 촬영된 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 문자 인식부를 포함하여 종래와 달리 문자 인식부에서 차량과의 거리를 계산하는 데 소요되는 시간 및 번호판의 크기에 따른 복잡한 문자 인식 과정을 필요로 하지 않기 때문에, 복잡한 알고리즘이나 많은 연산을 수행하지 않아도 되는 차량 인식 장치를 제공한다.Accordingly, an object of the present invention for solving this problem is a vehicle recognition device fixedly installed at a predetermined place to recognize an entrance vehicle, the vehicle recognition device, and the vehicle of the vehicle traveling in front of the fixed location is installed A distance sensor unit measuring a distance; An image photographing unit photographing the vehicle; If it is determined that the position of the vehicle is located in the proper place by the distance sensor unit, including a control unit for transmitting a shooting command to the image pickup unit and a character recognition unit for recognizing the license plate of the vehicle in the image taken by the image capture unit Unlike the related art, since the character recognition unit does not require a complicated character recognition process according to the time required to calculate the distance to the vehicle and the size of the license plate, it provides a vehicle recognition apparatus that does not need to perform a complicated algorithm or many operations. do.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 일정 장소에 고정 설치되어 출입 차량을 인식하는 차량 인식 장치에 있어서, 상기 차량 인식 장치와, 상기 차량 인식 장치가 고정 설치된 장소의 전방에서 주행하는 차량의 거리를 측정하는 거리 센서부; 상기 차량을 촬영하는 영상 촬영부; 상기 거리 센서부에 의해 차량이 위치가 적정 장소에 위치된다고 판단되면, 상기 영상 촬영부에 촬영 지령을 송신하는 제어부 및 상기 영상 촬영부에서 촬영된 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 문자 인식부를 포함하는 차량 인식 장치를 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a vehicle recognition device fixedly installed at a predetermined place to recognize an entrance and exit vehicle, the distance between the vehicle recognition device and a vehicle traveling in front of the fixed installation place. A distance sensor unit; An image photographing unit photographing the vehicle; If it is determined that the position of the vehicle is located in the proper place by the distance sensor unit, including a control unit for transmitting a shooting command to the image pickup unit and a character recognition unit for recognizing the license plate of the vehicle in the image taken by the image capture unit Provided is a vehicle recognition device.

또한 상기 차량 인식 장치는, 상기 거리 센서부, 상기 영상 촬영부, 상기 제어부 및 문자 인식부를 포함하는 한 대의 카메라로 구성될 수 있다.The vehicle recognition apparatus may include a camera including the distance sensor unit, the image photographing unit, the controller, and the character recognition unit.

또한 상기 영상 촬영부에 의해 촬영된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 상기 문자 인식부에 전송하는 영상 처리부를 더 포함할 수 있다.The apparatus may further include an image processor converting the analog signal photographed by the image capturing unit into a digital signal and transmitting the digital signal to the character recognition unit.

또한 상기 거리 센서부는, FOV 각도가 2° 내지 5°로 설정된 라이다 센서를 포함할 수 있다.The distance sensor unit may include a lidar sensor having an FOV angle set to 2 ° to 5 °.

또한 상기 문자 인식부는, 번호판의 외곽을 인식하는 딥러닝 번호판 검출부; 검출된 번호판 영역의 영상을 이진화를 수행한 후 문자분석부; 워프(Warp) 영상 변환 및 바운드 박스(Bound Box)를 검출하여 왜곡을 보정하는 왜곡보정부 및 바운드 박스 내 문자를 컨볼루션 신경망으로 학습된 분류기로 분류하여 문자을 추출하는 문자분류부를 포함할 수 있다.In addition, the character recognition unit, Deep learning license plate detection unit for recognizing the outside of the license plate; A character analyzer after performing binarization on the image of the detected license plate area; It may include a distortion corrector for correcting distortion by detecting warp image transformation and a bound box, and a character classification unit for classifying characters in the bound box into a classifier trained by a convolutional neural network and extracting characters.

상기에서 설명한 본 발명의 차량 인식 장치에 의하면 종래와 달리 문자 인식부에서 차량과의 거리를 계산하는 데 소요되는 시간 및 번호판의 크기에 따른 복잡한 문자 인식 과정을 필요로 하지 않기 때문에, 복잡한 알고리즘이나 많은 연산을 수행하지 않아도 되는 효과가 있다. 즉 문자 인식부에서는 차량이 원하는 위치에 진입하였을 때만 촬영된 일정 크기의 번호판을 인식하게 되므로, 번호판의 크기에 따른 문자 인식의 계산하기 위한 복잡한 과정을 수행하지 않아도 되므로, 이에 따른 부하가 많이 소요되는 번호판 크기 인식에 대한 딥러닝 인식처리를 배제할 수 있어 효율적 수행할 수 있는 효과가 있는 것이다.According to the vehicle recognition apparatus of the present invention described above, since the character recognition unit does not require a complicated character recognition process according to the time required to calculate the distance from the vehicle and the size of the license plate, a complicated algorithm or many There is no need to perform the operation. That is, the character recognition unit recognizes a license plate of a certain size photographed only when the vehicle enters a desired position, and thus does not have to perform a complicated process for calculating the character recognition according to the size of the license plate. The deep learning recognition process for license plate size recognition can be excluded, which can effectively perform the license plate size recognition.

또한 번호판 인식용 카메라가 단 한 대로 설치되므로, 종래에 따라 도로 공사를 거쳐 루프센서를 설치하거나 별도의 센서를 외부에 설치할 필요 없이 오직 단 한 대의 번호판 인식 카메라만 설치하면 되므로 초기 설치가 간편해지는 효과가 있다.In addition, since only one license plate recognition camera is installed, there is no need to install a roof sensor or a separate sensor externally through road construction according to the conventional art, and only one license plate recognition camera needs to be installed. There is.

도 1은 본 발명에 의한 차량 인식 장치의 구성에 일례를 도시한 구성도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명에 의한 거리 센서부의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 인식 장치를 도시한 사시도로 도 4 (a)는 인식 장치의 사시도이고, 도 4 (b)는 인식 장치의 분해 사시도이다.
도 5는 본 발명의 문자 인식부 및 이벤트 출력부를 설명하기 위한 구성도 및 사진이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량 인식 장치를 활용한 차량 인식 방법에 따른 순서를 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 문자 인식 단계가 순차적으로 수행되는 방법을 도시한 순서도이다.
1 is a configuration diagram showing an example of the configuration of a vehicle recognition apparatus according to the present invention.
2 and 3 are views for explaining the function of the distance sensor unit according to the present invention.
4 is a perspective view showing a recognition device according to an embodiment of the present invention, Figure 4 (a) is a perspective view of the recognition device, Figure 4 (b) is an exploded perspective view of the recognition device.
5 is a block diagram and a photograph for explaining the character recognition unit and the event output unit of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a sequence according to a vehicle recognition method using a vehicle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method of sequentially performing a character recognition step of the present invention.

본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공 되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.In order to fully understand the present invention, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Embodiment of the present invention can be modified in various forms, the scope of the invention should not be construed as limited to the embodiments described in detail below. This embodiment is provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art. Therefore, the shape of the elements in the drawings and the like may be exaggerated to emphasize a more clear description. It should be noted that the same members in each drawing are sometimes shown with the same reference numerals. In addition, detailed descriptions of well-known functions and configurations that are determined to unnecessarily obscure the subject matter of the present invention are omitted.

도 1은 본 발명에 의한 차량 인식 장치의 구성에 일례를 도시한 구성도이다.1 is a configuration diagram showing an example of the configuration of a vehicle recognition apparatus according to the present invention.

도 1과 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 차량 인식 장치(100, 이하 "인식 장치")는 거리 센서부(110), 영상 촬영부(120), 영상 처리부(130), 문자 인식부(140) 및 제어부(160)를 포함한다. 또한 인식 장치(100)는 상기 언급된 구성 이외에 다른 구성을 더 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1, the vehicle recognition apparatus 100 (hereinafter, referred to as a “recognition apparatus”) according to an exemplary embodiment of the present invention may include a distance sensor 110, an image photographing unit 120, an image processing unit 130, and a character recognition unit 140. ) And the controller 160. In addition, the recognition apparatus 100 may further include other components in addition to the above-mentioned components.

이러한 인식 장치(100)는 일 예로 단 한 대의 카메라만로 구성되어 본 발명의 긴을 수행할 수 있으며, 상술한 구성들이 상기 인식 장치(100)인 한 대의 카메라에 모두 포함될 수 있다. 또한 상기 인식 장치(100)는 일 예로 주차장의 입구 등 차량의 번호판 인식을 필요로 하는 곳에 고정되어 설치될 수 있다.For example, the recognition apparatus 100 may be configured by only one camera to perform the long of the present invention, and the above-described components may be included in one camera that is the recognition apparatus 100. In addition, the recognition device 100 may be fixedly installed at a place requiring recognition of a license plate of a vehicle such as an entrance of a parking lot.

이 경우 상기 거리 센서부(110)는 상기 인식 장치(100)가 고정 설치된 장소의 전방에서 주행하는 차량의 위치, 즉 상기 인식 장치(100)와 차량 간의 거리를 측정하며, 제어부(160)는 상기 거리 센서부(110)에 의해 차량의 위치가 적정 위치에 있다고 판단하며, 상기 영상 촬영부(120)는 인식 장치(100)이 설치된 장소의 전방의 적정 지점에서 주행하는 차량을 촬영하게 된다.In this case, the distance sensor unit 110 measures the position of the vehicle traveling in front of the place where the recognition apparatus 100 is fixed, that is, the distance between the recognition apparatus 100 and the vehicle, and the controller 160 measures the The distance sensor unit 110 determines that the position of the vehicle is in the proper position, and the image capturing unit 120 photographs the vehicle traveling at an appropriate point in front of the place where the recognition device 100 is installed.

즉 본 발명은 상기 영상 촬영부(120)에서 촬영된 영상이 곧바로 영상 처리부(130)로 전송되는 것이 아니라, 우선 제어부(160)는 거리 센서부(110)에 의해 차량이 위치가 적정 장소에 위치된다고 판단될 때, 상기 영상 촬영부(120)에서 차량의 영상을 획득하도록 하는 구성을 갖는 것을 특징으로 한다. 이 후 상기 영상 촬영부(120)에서 촬영된 영상은 차량의 번호판을 인식하기 위해 영상 처리부(130) 또는 문자 인식부(140)로 전송된다. 이에 대한 자세한 과정은 후술하기로 한다.That is, according to the present invention, the image photographed by the image capturing unit 120 is not directly transmitted to the image processing unit 130, but first, the control unit 160 is positioned by the distance sensor unit 110 at a proper location. When it is determined that it is, the image capturing unit 120 is characterized in that it has a configuration to obtain an image of the vehicle. Thereafter, the image photographed by the image capturing unit 120 is transmitted to the image processor 130 or the character recognition unit 140 to recognize the license plate of the vehicle. A detailed process thereof will be described later.

도 2 및 도 3은 본 발명에 의한 거리 센서부(120)의 기능을 설명하기 위한 도면이다.2 and 3 are views for explaining the function of the distance sensor unit 120 according to the present invention.

도 2와 같이, 상기 거리 센서부(120)는 인식 장치(100)와 출입 차량 사이의 거리를 계산한다. 일 예로 상기 거리 센서부(120)는 라이다(Light Detection And Ranging, LIDAR) 센서가 구비되어, 전파를 방출하고, 방출된 전파의 반사파를 측정한다. 이 경우 상기 거리 센서부(120)의 라이다 센서에서 방출되는 전파는 850nm 파장을 사용하며, 12미터 이내 진입한 물체의 거리를 오차범위 6cm 이내로 측정할 수 있다. 이 때 상기 영상 촬영부(120)는 라이다 센서에서 측정된 전파의 신호를 제어부(160)로 송신하게 된다.As shown in FIG. 2, the distance sensor unit 120 calculates a distance between the recognition device 100 and the entry / exit vehicle. For example, the distance sensor unit 120 includes a light detection and ranging (LIDAR) sensor, emits radio waves, and measures reflected waves of the emitted radio waves. In this case, the radio wave emitted from the lidar sensor of the distance sensor unit 120 uses a wavelength of 850 nm, and can measure the distance of an object entered within 12 meters within an error range of 6 cm. At this time, the image capturing unit 120 transmits the signal of the radio wave measured by the lidar sensor to the control unit 160.

또한 라이다 센서가 구비된 거리 센서부(110)는 FOV(Field of View) 각도가 2° 내지 5°로 비교적 작아 라이더 센서에 의해 획득되는 신호의 중앙 부위에 대략 폭 40cm 부위만 거리차이를 두어 센싱하므로 주차장에 출입하는 1개 차로의 출입 차량만 센싱할 수 있고, 이후 영상 촬영부(120)에 의해 차량의 번호판의 촬영을 수행하게 된다.In addition, the distance sensor unit 110 equipped with a lidar sensor has a field of view (FOV) angle of 2 ° to 5 °, which is relatively small, so that a distance difference of only about 40 cm in the center area of the signal obtained by the rider sensor is provided. Since the sensing can sense only the entrance and exit vehicle of one car entering and exiting the parking lot, and then the image photographing unit 120 performs photographing of the license plate of the vehicle.

이러한 거리 센서부(110)는 1와트로 저전력으로 구동이 가능하다. 즉 우선적으로 거리 센서부(110)에 의해 출입차량과의 거리 측정을 선행하므로, 이 후 문자 인식부(140)에서 복잡한 연산과정을 수행하는데 소비되는 전력 낭비를 방지할 수 있는 효과가 있는 것이다.The distance sensor unit 110 can be driven at a low power at 1 watt. That is, since the distance sensor unit 110 first measures the distance with the entrance and exit vehicle, there is an effect that can prevent the waste of power consumed to perform a complex operation process in the character recognition unit 140 thereafter.

또한 도 3과 같이, 상기 인식 장치(100)의 거리 센서부(120)는 일정 신호를 제어부(160)에 송신하게 되는데, 일 예로 인식 장치(100)와 차량의 적정 거리를 5.7m로 설정하면, 일정 장소에 고정 설치되는 인식 장치(100)에서 거리 센서부(110)의 적정 거리인 5.7m의 감지 거리에서 차량이 접근할 때의 1400초에서 신호의 변화가 발생된다. 이러한 신호는 영상 촬영부(120)에서 제어부(160)로 송신하는 것이다.In addition, as shown in FIG. 3, the distance sensor unit 120 of the recognition apparatus 100 transmits a predetermined signal to the controller 160. For example, when the proper distance between the recognition apparatus 100 and the vehicle is set to 5.7 m, In the detection device 100 fixedly installed at a predetermined place, a signal change occurs at 1400 seconds when the vehicle approaches at a sensing distance of 5.7 m, which is an appropriate distance of the distance sensor 110. The signal is transmitted from the image capturing unit 120 to the control unit 160.

상기 제어부(160)에서는 거리 센서부(110)에서 수신된 신호를 바탕으로 차량의 접근을 판단하게 되고, 상기 영상 처리부(130)에 차량의 번호판 영상을 획득하도록 지령을 내리게 된다. 이에 따라 종래와 달리 문자 인식부(140)에서 차량과의 거리를 계산하는 데 소요되는 시간 및 번호판의 크기에 따른 복잡한 문자 인식 과정을 필요로 하지 않기 때문에, 복잡한 알고리즘이나 많은 연산을 수행하지 않아도 되는 효과가 있다.The controller 160 determines the approach of the vehicle based on the signal received from the distance sensor unit 110, and instructs the image processor 130 to acquire the license plate image of the vehicle. Accordingly, unlike the conventional method, since the character recognition unit 140 does not require a complicated character recognition process according to the time required to calculate the distance to the vehicle and the size of the license plate, it is not necessary to perform a complicated algorithm or many operations. It works.

즉 상기 거리 센서부(110)에 의해 인식 장치(100)와 출입하는 차량의 거리를 미리 알게 되면, 영상 촬영부(120)에서 획득된 차량의 영상들의 번호판들의 면적이 어느 정도 일정하게 되고, 또한 문자 인식부(140)에서는 차량이 원하는 위치에 진입하였을 때만 촬영된 일정 크기의 번호판을 인식하게 되므로, 번호판의 크기에 따른 문자 인식의 계산하기 위한 복잡한 과정을 수행하지 않아도 되므로, 이에 따른 부하가 많이 소요되는 번호판 크기 인식에 대한 딥러닝 인식처리를 배제할 수 있어 효율적 수행할 수 있는 효과가 있는 것이다.That is, when the distance sensor unit 110 knows in advance the distance between the recognition device 100 and the entering and exiting vehicle, the area of the license plates of the images of the vehicle acquired by the image capturing unit 120 becomes constant to some extent. Since the character recognition unit 140 recognizes a license plate of a predetermined size photographed only when the vehicle enters a desired position, the character recognition unit 140 does not have to perform a complicated process for calculating a character recognition according to the size of the license plate. Deep learning recognition processing for the license plate size recognition required can be excluded, so that the effect can be efficiently performed.

상기 영상 촬영부(120)는 촬영된 영상 내에 출입차량의 번호판이 포함되도록 출입차량을 촬영한다. 이때, 상기 영상 촬영부(120)는 종래와 달리 단 한대의 카메라로 구성될 수 있다. 여기서 상기 영상 촬영부(120)가 한 대의 카메라로 구성되면, 영상 촬영부(120)에 의해 획득되는 영상의 하나 프레임 당 해상도는 일정하며, 해상도가 일정하다는 것은 그 영상을 구성하는 번호판의 면적 또는 촬영된 번호판의 픽셀의 숫자가 일정하다는 것을 의미한다.The image capturing unit 120 photographs the access vehicle so that the license plate of the access vehicle is included in the captured image. At this time, the image capturing unit 120 may be composed of only one camera, unlike the prior art. Here, when the image capturing unit 120 is composed of one camera, the resolution per frame of the image obtained by the image capturing unit 120 is constant, and the constant is the area of the license plate constituting the image or This means that the number of pixels in the photographed license plate is constant.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 인식 장치(100)를 도시한 사시도로 도 4 (a)는 인식 장치(100)의 사시도이고, 도 4 (b)는 인식 장치(100)의 분해 사시도이다.4 is a perspective view showing a recognition device 100 according to an embodiment of the present invention, Figure 4 (a) is a perspective view of the recognition device 100, Figure 4 (b) is an exploded perspective view of the recognition device 100 to be.

도 4와 같이, 본 발명에 의한 인식 장치(100)는 일 실시예로 단 한 대의 카메라로 구성될 수 있고, 이러한 카메라는 거리 센서부(110)와 영상 촬영부(120)를 포함한다. 아울러 상기 인식 장치(100)의 내부에는, 도시되지 않았으나 딥러닝을 활용한 문자 인식을 위한 임베디드 형태로 제어부(160)와 문자 인식부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.As shown in FIG. 4, the recognition apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention may be configured with only one camera, and the camera includes a distance sensor unit 110 and an image capturing unit 120. In addition, although not shown, the recognition device 100 may include the controller 160 and the character recognition unit 140 in an embedded form for character recognition using deep learning.

이에 따라 본 발명은 거리 센서부(110)인 라이더 센서와 함께 문자 인식 시스템이 임베디드로 구현되어 동작하는 차량 인식 장치로써, 별도의 컴퓨터를 구비할 필요가 없이 인식 장치(100)의 내부에서 딥러닝으로 자체 인식한 차량 번호를 조회할 수 있는 기능을 갖는 것이다.Accordingly, the present invention is a vehicle recognition device in which a character recognition system is embedded and operated together with a rider sensor, which is the distance sensor unit 110, and does not have to be provided with a separate computer, thereby deep learning in the recognition device 100. It has a function to query the vehicle number recognized by itself.

또한 본 발명에 의한 인식 장치(100)는 거리 센서인 라이더 센서와 함께 구비된 번호판 인식용 카메라가 단 한 대로 설치되므로, 종래에 따라 도로 공사를 거쳐 루프센서를 설치하거나 별도의 센서를 외부에 설치할 필요 없이 오직 단 한 대의 번호판 인식 카메라만 설치하면 되므로 초기 설치가 간편해지는 효과가 있다.In addition, since the recognition device 100 according to the present invention is provided with only one license plate recognition camera provided with a rider sensor as a distance sensor, a roof sensor or a separate sensor may be installed through a road construction according to the prior art. There is no need to install only one license plate recognition camera, which makes the initial installation simple.

한편, 상기 영상 처리부(130)는 일 예로 영상 촬영부(120)에 의해 촬영된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 상기 문자 인식부(140)에 전송될 수 있다. 상기 영상 촬영부(120)가 디지털 카메라인 경우에는 이러한 영상 처리부(130)의 기능이 포함될 수 있다.The image processor 130 may convert the analog signal photographed by the image capturing unit 120 into a digital signal and transmit the converted digital signal to the character recognition unit 140. When the image capturing unit 120 is a digital camera, the function of the image processing unit 130 may be included.

도 5는 본 발명의 문자 인식부(140) 및 이벤트 출력부(150)를 설명하기 위한 구성도 및 사진이다.5 is a block diagram and a photograph for explaining the character recognition unit 140 and the event output unit 150 of the present invention.

도 5와 같이, 상기 문자 인식부(140)는 딥러닝 번호판 검출부(141), 문자분석부(142), 왜곡보정부(143) 및 문자분류부(144)를 포함한다. 또한 상기 문자 인식부(140)는 이벤트 출력부(150)를 더 포함할 수 있다.As shown in FIG. 5, the character recognition unit 140 includes a deep learning license plate detection unit 141, a character analysis unit 142, a distortion correction unit 143, and a character classification unit 144. In addition, the character recognition unit 140 may further include an event output unit 150.

상기 딥러닝 번호판 검출부(141)는 상기 영상 처리부(130)에서 전송받은 영상을 처리하여 영상 내에 포함되어 있는 번호판의 외곽을 인식하게 된다. 즉 지정된 관심영 역안에서 컨볼루션 신경망(CNN)과 바운드 박스(Bound Box) 회귀학습을 통한 차량 번호판 영역을 검출하게 된다.The deep learning license plate detection unit 141 processes an image received from the image processor 130 to recognize an outline of the license plate included in the image. In other words, the vehicle license plate area is detected through the regression learning of the convolutional neural network (CNN) and the bound box within the designated region of interest.

이 경우 상술한 바와 같이, 상기 영상 촬영부(120)에서 촬영된 영상은 일정 거리의 차량에서 촬영된 영상으로 번호판의 크기가 일정하며, 아울러 번호판의 픽셀의 수도 일정하게 되므로, 딥러닝 번호판 검출부(141)에서의 부하는 현저하게 줄어들 수 있게 된다.In this case, as described above, the image photographed by the image capturing unit 120 is an image photographed by a vehicle of a certain distance, and the size of the license plate is constant, and the number of pixels of the license plate is constant, so that the deep learning license plate detection unit ( The load at 141 can be significantly reduced.

상기 문자분석부(142)에서는 검출된 번호판 영역의 영상을 이진화를 수행하고, Contours 추출을 수행한 후 허프 변환(Hough Transform)을 수행하게 된다. 이 후 상기 왜곡보정부(143)에서는 워프(Warp) 영상 변환 및 바운드 박스(Bound Box)를 검출하여 왜곡을 보정하게 된다. 다음으로 문자분류부(144)에서는 바운드 박스(Bound Box) 내 문자를 컨볼루션 신경망(CNN)으로 학습된 분류기로 분류하여 문자를 추출하게 된다. The character analyzer 142 performs binarization on the detected image of the license plate area, performs contour extraction, and then performs a Hough Transform. Thereafter, the distortion correction unit 143 corrects the distortion by detecting a warp image and a bound box. Next, the character classification unit 144 classifies the characters in the bound box into a classifier learned by the convolutional neural network CNN to extract the characters.

이 후 상기 이벤트 출력부(150)에서는 인식 장치(100)의 시스템로그에 실시간으로 문자분석부(142)에서 수행된 차량 번호판의 인식 결과가 저장되며, 지정된 TCP/IP 포트(일예로, 2300일 수 있다)로 인식 결과를 관제센터로 실시간으로 전송하게 되는 것이다.Thereafter, the event output unit 150 stores the recognition result of the license plate performed by the character analyzer 142 in real time in the system log of the recognition device 100, and assigns a designated TCP / IP port (for example, 2300 days). The recognition result is transmitted to the control center in real time.

이상에서는 본 발명의 실시예에 따른 차량 인식 장치의 구성 및 구성별 기능에 대해서 살펴보았다. 이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 인식 장치를 활용한 차량 인식 방법에 대하여 구체적으로 살펴보기로 한다.In the above, the configuration and functions of the vehicle recognition apparatus according to the exemplary embodiment of the present invention have been described. Hereinafter, a vehicle recognition method using a vehicle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in detail.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 차량 인식 장치를 활용한 차량 인식 방법에 따른 순서를 도시한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a sequence according to a vehicle recognition method using a vehicle recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 6과 같이, 본 발명의 실시예에 따른 차량 인식 장치를 활용한 차량 인식 방법은 측정 단계(S100), 판단 단계(S200), 촬영 단계(S300) 및 문자 인식 단계(S400)를 포함한다.As shown in FIG. 6, a vehicle recognition method using a vehicle recognition apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention includes a measurement step S100, a determination step S200, a photographing step S300, and a character recognition step S400.

상기 측정 단계(S100)는 라이다 센서와 같은 거리 센서부(110)를 사용하여 일정 장소에 고정 설치된 인식 장치(100)와 출입 차량과의 거리를 측정하는 단계이다. 일 예로 상기 측정 단계(S100)에서 거리 센서부(110)는 라이다(Light Detection And Ranging, LIDAR) 센서가 구비되어, 전파를 방출하고, 방출된 전파의 반사파를 측정하여 인식 장치(100)와 출입 차량과의 거리를 측정할 수 있다. 이 경우 상기 거리 센서부(120)의 라이다 센서에서 방출되는 전파는 850nm 파장을 사용하며, 12미터 이내 진입한 물체의 거리를 오차범위 6cm 이내로 측정할 수 있다.The measuring step (S100) is a step of measuring a distance between the recognition apparatus 100 fixed to a certain place and an entrance vehicle using a distance sensor unit 110 such as a lidar sensor. For example, in the measuring step S100, the distance sensor unit 110 includes a light detection and ranging (LIDAR) sensor, emits a radio wave, and measures a reflected wave of the emitted radio wave to recognize the device 100. The distance to the entry vehicle can be measured. In this case, the radio wave emitted from the lidar sensor of the distance sensor unit 120 uses a wavelength of 850 nm, and can measure the distance of an object entered within 12 meters within an error range of 6 cm.

또한 라이다 센서가 구비된 거리 센서부(110)는 FOV(Field of View) 각도가 2° 내지 5°로 비교적 작아 라이더 센서에 의해 획득되는 신호의 중앙 부위에 대략 폭 40cm 부위만 거리차이를 두어 센싱하므로 주차장에 출입하는 1개 차로의 출입 차량만 센싱할 수 있다.In addition, the distance sensor unit 110 equipped with a lidar sensor has a field of view (FOV) angle of 2 ° to 5 °, which is relatively small, so that a distance difference of only about 40 cm in the center area of the signal obtained by the rider sensor is provided. Sensing so that only one vehicle that enters and exits the parking lot can be sensed.

이후 상기 판단 단계(S200)에서는 제어부(160)에 의하여 상기 측정 단계(S100)에서 출입 차량이 일정 거리 내에 진입되는지 판단하고, 진입되었다고 판단하면 상기 제어부(160)는 영상 촬영부(120)에 촬영 지령을 전송하는 단계이다.Thereafter, in the determining step S200, the controller 160 determines whether the entrance vehicle enters within a predetermined distance in the measuring step S100, and when determining that the vehicle enters the predetermined distance, the controller 160 takes a picture in the image capturing unit 120. It is a step of transmitting a command.

상기 촬영 단계(S300)에서는, 상기 제어부(160)가 상기 판단 단계(S200)에서 출입 차량이 일정 거리 내에 진입되었다고 판단하여 상기 영상 촬영부(120)가 촬영 지령을 수신하면 상기 출입 차량을 촬영하는 단계이다.In the photographing step (S300), the control unit 160 determines that the entrance vehicle has entered within a predetermined distance in the determination step (S200) and the image photographing unit 120 photographs the entrance vehicle when receiving a recording command Step.

상기 문자 인식 단계(S400)에서는 문자 인식부(140)에 의하여 상기 촬영 단계(S300)에서 획득된 차량의 영상을 토대로 차량 번호판을 인식하는 단계이다. 본 단계의 경우, 종래와 달리 문자 인식 단계(S400)에서 차량과의 거리를 계산하는 데 소요되는 시간 및 번호판의 크기에 따른 복잡한 문자 인식 과정을 필요로 하지 않기 때문에, 복잡한 알고리즘이나 많은 연산을 수행하지 않아도 되는 효과가 있다.In the character recognition step (S400), the character recognition unit 140 recognizes the vehicle license plate based on the image of the vehicle obtained in the photographing step (S300). In this step, unlike the conventional method, since the character recognition step (S400) does not require a complicated character recognition process according to the time required to calculate the distance to the vehicle and the size of the license plate, a complex algorithm or many operations are performed. There is no need to do.

또한 도시되지 않았으나, 상기 촬영 단계(S300)의 상기 영상 촬영부(120)에서 촬영된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 변환 단계(S350)를 더 포함할 수 있다.Although not shown, the method may further include converting an analog signal photographed by the image capturing unit 120 to a digital signal in step S300.

도 7은 본 발명의 문자 인식 단계(S400)가 순차적으로 수행되는 방법을 도시한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a method of sequentially performing the character recognition step S400 of the present invention.

도 7과 같이, 상기 문자 인식 단계(S400)는 번호판 검출단계(S410), 문자 분석 단계(S420), 문자 분류 단계(S430) 및 이벤트 출력 단계(S440)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 7, the character recognition step S400 includes a license plate detection step S410, a character analysis step S420, a character classification step S430, and an event output step S440.

상기 번호판 검출단계(S410)에서는 상기 촬영 단계(S300)에서 상기 영상 촬영부(120) 또는 상기 변환 단계(S350)에서 영상 처리부(130)에서 전송받은 영상을 처리하여 영상 내에 포함되어 있는 번호판의 외곽을 인식하는 단계이다.In the license plate detection step (S410), the image receiving unit 120 in the photographing step (S300) or the conversion step (S350) by processing the image transmitted from the image processing unit 130 in the outside of the license plate included in the image Recognizing this.

상기 문자 분석 단계(S420)는 상기 번호판 검출단계(S410)에서 검출된 번호판 영역의 영상을 이진화를 수행하고, 컨투어(Contours) 추출을 수행한 후 허프 변환(Hough Transform)을 수행하는 단계이다.The character analysis step (S420) is a step of performing a binarization of the image of the license plate area detected in the license plate detection step (S410), performing contour extraction, and then performing a Hough Transform.

상기 문자 분류 단계(S430)에서는 바운드 박스(Bound Box) 내 문자를 컨볼루션 신경망(CNN)으로 학습된 분류기로 분류하여 문자을 추출하게 되는 단계이다.In the character classification step (S430), a character is classified into a classifier learned by a convolutional neural network (CNN) to extract a character in a bound box.

상기 이벤트 출력 단계(S440)에서는 상기 문자 분류 단계(S430)에서 인식된 결과를 인식 장치(100)의 시스템 로그에 실시간으로 저장하며, 지정된 TCP/IP 포트(일예로, 2300일 수 있다)로 인식결과를 관제센터로 실시간으로 전송하는 단계이다.In the event output step S440, the result recognized in the character classification step S430 is stored in the system log of the recognition device 100 in real time, and is recognized as a designated TCP / IP port (for example, 2300). The results are sent to the control center in real time.

이상에서 설명된 본 발명의 차량 인식 장치의 실시예는 예시적인 것에 불과하며, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 잘 알 수 있을 것이다. 그러므로 본 발명은 상기의 상세한 설명에서 언급되는 형태로만 한정되는 것은 아님을 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. 또한, 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 정신과 그 범위 내에 있는 모든 변형물과 균등물 및 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The embodiment of the vehicle recognition apparatus of the present invention described above is merely exemplary, and it is well understood that various modifications and equivalent other embodiments are possible to those skilled in the art. Could be. Therefore, it will be understood that the present invention is not limited to the forms mentioned in the above detailed description. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims. It is also to be understood that the present invention includes all modifications, equivalents and substitutes within the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.

100 : 인식 장치 110 : 거리 센서부
120 : 영상 촬영부 160 : 제어부
130 : 영상 처리부 140 : 문자 인식부
141 : 딥러닝 번호판 검출부 142 : 문자분석부
143 : 왜곡보정부 144 : 문자분류부
150 : 이벤트 출력부 S100 : 측정 단계
S200 : 판단 단계 S300 : 촬영 단계
S400 : 문자 인식 단계 S410 : 번호판 검출단계
S410 : 번호판 검출단계 S420 : 문자 분석 단계
S430 : 문자 분류 단계
100: recognition device 110: distance sensor unit
120: image capture unit 160: control unit
130: image processing unit 140: character recognition unit
141: deep learning license plate detection unit 142: character analysis unit
143: distortion correction 144: character classification unit
150: event output unit S100: measurement step
S200: judgment step S300: shooting step
S400: character recognition step S410: license plate detection step
S410: license plate detection step S420: character analysis step
S430: character classification step

Claims (5)

일정 장소에 고정 설치되어 출입 차량을 인식하는 차량 인식 장치에 있어서,
상기 차량 인식 장치와, 상기 차량 인식 장치가 고정 설치된 장소의 전방에서 주행하는 차량의 거리를 측정하는 거리 센서부(110);
상기 차량을 촬영하는 영상 촬영부(120);
상기 거리 센서부(110)에 의해 차량이 위치가 적정 장소에 위치된다고 판단되면, 상기 영상 촬영부(120)에 촬영 지령을 송신하는 제어부(160) 및
상기 영상 촬영부(120)에서 촬영된 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 문자 인식부(140)를 포함하는 차량 인식 장치.
A vehicle recognition device fixedly installed at a predetermined place to recognize an entrance vehicle,
A distance sensor unit 110 for measuring a distance between the vehicle recognition device and a vehicle traveling in front of a place where the vehicle recognition device is fixedly installed;
An image photographing unit 120 photographing the vehicle;
If the distance sensor unit 110 determines that the location of the vehicle is located in the proper place, the control unit 160 for transmitting a shooting command to the image capturing unit 120 and
Vehicle recognition apparatus comprising a character recognition unit 140 for recognizing the license plate of the vehicle in the image taken by the image photographing unit (120).
청구항 1에 있어서,
상기 차량 인식 장치는,
상기 거리 센서부(110), 상기 영상 촬영부(120), 상기 제어부(160) 및 문자 인식부(140)를 포함하는 한 대의 카메라로 구성되는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
The method according to claim 1,
The vehicle recognition device,
And a camera including the distance sensor (110), the image capturing unit (120), the control unit (160), and a character recognition unit (140).
청구항 1에 있어서,
상기 영상 촬영부(120)에 의해 촬영된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 상기 문자 인식부(140)에 전송하는 영상 처리부(130)를 더 포함하는 차량 인식 장치.
The method according to claim 1,
And an image processing unit (130) for converting the analog signal photographed by the image capturing unit (120) into a digital signal and transmitting the digital signal to the character recognition unit (140).
청구항 1에 있어서,
상기 거리 센서부(110)는,
FOV 각도가 2° 내지 5°로 설정된 라이다 센서를 포함하는 차량 인식 장치.
The method according to claim 1,
The distance sensor unit 110,
A vehicle recognition device comprising a lidar sensor in which the FOV angle is set to 2 ° to 5 °.
청구항 1에 있어서,
상기 문자 인식부(140)는,
번호판의 외곽을 인식하는 딥러닝 번호판 검출부(141);
검출된 번호판 영역의 영상을 이진화를 수행한 후 문자분석부(142);
워프(Warp) 영상 변환 및 바운드 박스(Bound Box)를 검출하여 왜곡을 보정하는 왜곡보정부(143) 및
바운드 박스 내 문자를 컨볼루션 신경망(CNN)으로 학습된 분류기로 분류하여 문자을 추출하는 문자분류부(144)를 포함하는 차량 인식 장치.
The method according to claim 1,
The character recognition unit 140,
Deep learning license plate detection unit 141 for recognizing the outside of the license plate;
A character analyzer 142 after binarization of the detected image of the license plate area;
A distortion correction unit 143 for correcting distortion by detecting warp image conversion and a bound box;
And a character classifier 144 for classifying the characters in the bound box into a classifier trained by a convolutional neural network (CNN) to extract the characters.
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